转置卷积/反卷积（Transpose Convolution/Deconvolution）详解
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1、提出背景及其应用
??一般情况下，图像在经过多层的卷积运算后，其输出特征图的尺寸将会减小，图片分辨率降低。而在某些特定的任务中，我们需要将图像恢复或一定程度上增大，以便于后续的使用。这个恢复/增大图像尺寸，实现图像由小分辨率到大分辨率映射的操作，叫做上采样（Upsample）。转置卷积便是常见的上采样方法之一。与传统的上采样方法（最近邻插值、双线性插值等）相比，转置卷积不会使用预先设定的插值方法。它具有可学习的参数，通过让网络自行学习，来获取最优的上采样方式。转置卷积的本质是输入和输出关系被反向处理（标准卷积为多对一，转置卷积为一对多）。转置卷积在某些特定的领域应用广泛，如：
- CNN的可视化：通过转置卷积将CNN中得到的特征图还原到像素空间，以观察特定的特征图对哪些模式的图像敏感；
- 语义分割：使用卷积层在编码器中进行特征提取，然后在解码层中恢复原先的尺寸（使用转置卷积），最终对原来图像的每个像素都进行分类。经典方法如：FCN和UNet。
2、反卷积过程图解
??对图片进行转置卷积处理总体流程：对输入图像进行填充 → \rightarrow →正常卷积操作（卷积核旋转） → \rightarrow →按需要对输出特征图进行裁剪。
3、反卷积数学推导
待写…
4、输出特征图尺寸
待写…
5、代码实现（Numpy/Pytorch）
【本文参考】
[1] 听六小桨讲AI | 第5期：卷积的变体之转置卷积;
[2] Tensorflow反卷积（DeConv）实现原理+手写python代码实现反卷积（DeConv）;
[3] 卷积与反卷积关系超详细说明及推导（反卷积又称转置卷积、分数步长卷积）;